Книга о принципах глубокого обучения, описывающая построение и развитие нейронных сетей с нуля. На материале обширных практических наработок в сфере распознавания образов и обработки естественного языка продемонстрированы возможности популярной библиотеки Pytorch, а также Keras и Tensorflow. Особое внимание уделено разбору базовых алгоритмов, реализованных на языке Python, которые помогут самостоятельно освоить работу с нейронными сетями, написав собственное приложение для глубокого обучения на основе данных из браузера.

Для Python-разработчиков и специалистов Data Science

Как говорил Артур Кларк, «любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии» («третий закон Кларка»). На наших глазах именно так начинает восприниматься глубокое обучение – технология, зародившаяся в 1959 году.

Эта книга поможет вам сделать первые шаги в изучении важнейших современных библиотек глубокого обучения – Keras, PyTorch и Tensorflow. В ней просто и последовательно раскрываются принципы обработки изображений и естественного языка при помощи базовых алгоритмов, реализованных на Python. В книгу включён проект по построению собственной системы глубокого обучения на основе данных из обычного браузера.

Об авторе:

Малов Дмитрий Александрович, с 2017 по 2021 - научный сотрудник института Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук, лаборатория больших данных в социокиберфизических системах, автор более 20 научных статей и монографии. Сфера профессиональных интересов – распознавание образов, синтетические данные. Является генеральным директором стартапа «Квант», занимающегося прикладными исследованиями в сфере квантовых вычислений.